它是乙個高效自治的分簇演算法,在leach演算法中,只有節點與簇頭結點通訊的時候才被喚醒,其它時間處於睡眠狀態節省能量。而簇頭節點需要完成資料融合、與匯聚結點通訊等工作必須一直保持活躍狀態,能量消耗大。為了使網路中的結點均衡的能量消耗,leach演算法採用迴圈選舉的演算法,使各個節點等概率的擔任簇頭節點。過程如下:
1、每個節點在第r+1輪選舉簇頭開始時產生乙個0~1的隨機數,如果這個數小於這個節點的閾值,則當選簇頭。在乙個選舉週期中,如果乙個結點已經當選過簇頭,則將其閾值設定為0,他在本輪不會再次當選簇頭。對於未當選過簇頭的結點,隨著選舉輪數的增大,它的閾值也隨之增大,則它當選簇頭結點的概率增大,直至所有結點都當選過一次簇頭節點則進行下一輪。
2、結點在確定自己當選簇頭節點後採用csma的mac協議向鄰居節點廣播乙個通告訊息;非簇頭節點接收到cha訊息後,選擇接收訊號強度最大的簇頭加入。
leach採用分布式的機制實現分簇,所有結點等概率的實現分簇,在網路生存時間,吞吐量和延時等效能上都有良好的表現;但是他的選舉機制沒有考慮結點的具體物理位置,不能保證簇頭均勻的分布在網路中,簇的大小也可能差異很大。
2、gaf演算法
它採用虛擬單元格劃分為感測器網路的分簇提供了新的思路,gaf將整個網路區域劃分為多個虛擬單元格,結點根據自己的地理位置資訊劃入相應的單元格中,每個單元格定期選舉出乙個簇頭節點。gaf包括兩個階段:
1、虛擬單元格劃分,根據結點的位置資訊和通訊半徑,將網路區域劃分成多個虛擬單元格,並保證相鄰單元格任意兩個節點可以通訊。
2、虛擬單元格選舉簇頭,由於相鄰的單元格任意兩個節點都是可以通訊的,所以同一單元格所有結點都是等價的,gaf中的結點可以處於發現,活躍或者睡眠三種狀態。。
網路初始化時,所有結點處於發現狀態,每個節點都傳送訊息來通告自己的位置、id等資訊,此時結點可以得知同一單元格中其他結點的資訊。每個節點將自身定時器設定為某個區間的隨機值t,一旦定時器超時,節點傳送的訊息宣告它進入活躍狀態,成為簇頭節點。結點如果在定時器超時之前收到來自同一單元格其它節點成為簇頭節點的宣告,說明這次簇頭節點競爭失敗,進入睡眠狀態。成為簇頭的結點設定定時器ta,代表它處於活躍狀態以抑制其它節點進入活躍狀態,ta超時後,簇頭重新回到發現狀態。
gaf採用基於單元格簇劃分的思想,網路中分簇均勻,拓撲結構穩定。gaf是基於地理位置的分簇演算法,需要結點地理位置,對感測器提出了更高的要求。但是gaf演算法隨機選擇簇頭,沒有考慮能量剩餘問題;可能導致網路中結點能量消耗不均勻。
3、heed演算法
它是乙個分布式的分簇演算法,它的首要考慮因素是節點的剩餘能量,簇內的通訊代價作為次要因素來進行簇頭的選擇和分簇,使網路中的能耗更加均勻。
heed演算法按輪週期性的執行,每輪包括分簇階段和網路執行階段。分簇階段是根據網路節點的剩餘能量選擇簇頭,其它節點根據通訊代價選擇加入各個簇。
節點成為簇頭的初始概率由式ch(prob)計算得出,節點剩餘能量越多,當選簇頭節點的概率越大。當某個節點被選舉為簇頭節點時相應的簇內通訊代價平均最小可達功率用amrp表示。
簇頭選舉採用多次迭代的方選舉概率法實現:(1)初始時節點計算出ch(prob),並向鄰居節點廣播通訊代價amrp;(2)每次迭代開始時,節點以概率ch(prob)競爭簇頭,若競爭成功,就向鄰居節點廣播訊息,告知自己成為臨時簇頭。(3)如果節點收到多個廣播資訊則選乙個amrp最小的加入;如果節點未收到資訊,則推薦自己成為簇頭。(4)每次迭代結束,節點的選舉概率值都乘2,以新的概率競爭簇頭;(5)當節點的選舉概率值大於或等於1時,迭代結束。
heed演算法在分簇時綜合考慮結點的剩餘能量和簇內通訊代價,盡可能使得簇頭分布均勻,延長網路生存時間;在heed演算法的迭代過程中,每一步迭代時間要足夠長,使得節點可以收到來自鄰居節點的通告資訊。
無線感測器網路分簇協議總結
leach協議 主要思想 優點 1.均分能耗到每個節點,延長了網路生存時間 2.提出了資料融合思想,在簇首節點,減少了資料傳輸量,減少了碰撞機率,較少了能耗,提高的資料的精度 缺點 1.簇首選擇的隨機性,簇首個數不確定 保證了每一輪選擇簇首的期望數目k 2.簇首位置的隨機性,沒有考慮簇首的剩餘能量,...
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關於無線感測器網路
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